Beyond Frequency: The Role of Redundancy in Large Language Model Memorization

📄 arXiv: 2506.12321v2 📥 PDF

作者: Jie Zhang, Qinghua Zhao, Chi-ho Lin, Zhongfeng Kang, Lei Li

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-06-14 (更新: 2025-08-29)

备注: 8 figures

💡 一句话要点

揭示冗余在大语言模型记忆中的重要性以降低隐私风险

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 记忆化 隐私保护 数据预处理 冗余分析 公平性评估 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有研究主要关注标记频率与记忆化之间的关系，未能深入探讨冗余对记忆化的影响。
  2. 论文通过扰动样本前缀，分析冗余与记忆化之间的关系，提出冗余指导的数据预处理方法。
  3. 实验结果表明，低冗余样本的记忆化脆弱性显著高于高冗余样本，且在扰动下记忆样本的表现下降更为明显。

📝 摘要（中文）

大语言模型的记忆化问题在其参数规模达到数十亿时，带来了隐私和公平性方面的重大风险。尽管以往研究已探讨了记忆化与标记频率和重复模式等因素之间的关系，但本研究揭示了不同的响应模式：频率对记忆样本的影响微乎其微，而对非记忆样本的影响显著。通过对样本前缀的扰动分析，我们发现冗余与记忆模式存在相关性，约79%的记忆样本为低冗余样本，且这些样本的脆弱性是高冗余样本的两倍。这些发现为数据预处理提供了冗余指导的方法，从而降低隐私风险并缓解模型部署中的偏见问题。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大语言模型记忆化带来的隐私和公平性风险。现有方法主要关注标记频率，未能充分考虑冗余对记忆化的影响。

核心思路：论文提出通过扰动样本前缀来分析冗余与记忆化之间的关系，揭示冗余样本在记忆化中的重要性，并探索冗余指导的数据预处理方法。

技术框架：研究采用了对比实验设计，首先对样本进行扰动，然后量化扰动强度，最后分析冗余样本的记忆化表现。主要模块包括样本扰动、记忆化分析和冗余评估。

关键创新：本研究的创新点在于首次系统性地揭示了冗余与记忆化之间的关系，指出低冗余样本的脆弱性显著高于高冗余样本，这一发现与现有研究的重点不同。

关键设计：在实验中，采用了特定的扰动策略，通过改变标记位置来量化扰动强度，同时分析了不同冗余水平样本的记忆化表现。

📊 实验亮点

实验结果显示，约79%的记忆样本为低冗余样本，这些样本在扰动下的表现下降幅度为0.6，而非记忆样本仅下降0.01，表明冗余内容在记忆化中既显著又脆弱，具有重要的实用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、数据隐私保护和公平性评估等。通过冗余指导的数据预处理方法，可以有效降低模型在实际应用中的隐私风险，并提高模型的公平性，确保更广泛的社会接受度。

📄 摘要（原文）

Memorization in large language models poses critical risks for privacy and fairness as these systems scale to billions of parameters. While previous studies established correlations between memorization and factors like token frequency and repetition patterns, we revealed distinct response patterns: frequency increases minimally impact memorized samples (e.g. 0.09) while substantially affecting non-memorized samples (e.g., 0.25), with consistency observed across model scales. Through counterfactual analysis by perturbing sample prefixes and quantifying perturbation strength through token positional changes, we demonstrate that redundancy correlates with memorization patterns. Our findings establish that: about 79% of memorized samples are low-redundancy, these low-redundancy samples exhibit 2-fold higher vulnerability than high-redundancy ones, and consequently memorized samples drop by 0.6 under perturbation while non-memorized samples drop by only 0.01, indicating that more redundant content becomes both more memorable and more fragile. These findings suggest potential redundancy-guided approaches for data preprocessing, thereby reducing privacy risks and mitigating bias to ensure fairness in model deployments.